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基于 TensorRT 的深度网络模型推理加速实现

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简介：
本研究探索了利用TensorRT优化深度学习模型在GPU上的推理速度，实现了显著的性能提升。 本段落档将介绍深度学习的应用场景、常规部署方法及面临的挑战，并基于这些挑战详细介绍NVIDIA提供的高效解决方案TensorRT及其性能和案例分享。

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  • 基于 TensorRT 的深度网络模型推理加速实现
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    本研究探索了利用TensorRT优化深度学习模型在GPU上的推理速度，实现了显著的性能提升。 本段落档将介绍深度学习的应用场景、常规部署方法及面临的挑战，并基于这些挑战详细介绍NVIDIA提供的高效解决方案TensorRT及其性能和案例分享。
     
  • TensorRT 用于加速深度学习模型的详细解析
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    本文深入探讨了TensorRT的功能和优势，提供了关于如何使用该技术来优化及加速深度学习模型部署的全面指导。 本课程讲解了英伟达TensorRT在加速深度学习模型中的应用。不仅传授使用方法，还提供了实际工具，在此基础上完成一个统一的推理引擎和一个统一模型转换工具，可以将TF、Caffe 和 ONNX 模型通过配置文件转换为 TensorRT 模型，并利用推理引擎进行优化加速。同时课程中详细讲解了如何进行Int8量化，并赠送了一个手工读取和修改量化表的实用工具。此外，在性能优化方面也提供了丰富的指导，帮助学员避免常见的开发陷阱，使最终完成的工具有利于直接部署到实际工程应用中。
     
  • FP16 TensorRT: 基于API的TensorRT模型上的半精度推理示例
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    本文介绍了如何在基于API的TensorRT模型中实现和应用FP16（半精度）进行推理的方法与技巧，旨在优化计算性能。 这是使用C++ TensorRT API编写的TensorRT模型的工作示例，在半精度模式下运行推理。该模型支持全精度和半精度两种推断模式。 - demo.cpp：包含模型定义及推断代码。 - wts_gen_demo.py：将numpy数组的常规字典转换为TensorRT wts格式（包括全精度或半精度）。 - ./images：测试图像文件夹，用于运行推理操作。 - ./data：数据文件夹，内含泡菜字典格式和TensorRT wts格式的权重。 项目依赖关系： - OpenCV >= 2.4 - TensorRT RC 4.0.0.3 - CUDA 9.0 硬件要求：需要具有FP16支持的NVIDIA GPU。我们已在Tesla V100上进行了测试。
     
  • TensorRTX：利用TensorRT网络定义API实现流行深度学习模型
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    TensorRTX项目通过创新地使用TensorRT的网络定义API，实现了对各种流行深度学习模型的支持与优化，旨在提供高效、快速的推理解决方案。 TensorRTx 旨在通过使用 TensorRT 网络定义 API 来实现流行的深度学习网络。众所周知，TensorRT 内置了一些解析器，例如 CaffeParser、UFFParser 和 ONNXParser 等。然而，在使用这些解析器时，我们经常会遇到“不受支持的操作或层”的问题，特别是在处理一些包含最新类型图层的模型时。 那么为什么不直接跳过所有解析器呢？我们可以仅利用 TensorRT 的网络定义 API 来构建整个网络，并且这并不复杂。我创建这个项目是为了更好地熟悉 TensorRT 的 API 并与社区分享和学习经验。 所有的模型首先在 PyTorch、MXNet 或 TensorFlow 中实现，然后导出权重文件 xxx.wts。接下来使用 TensorRT 加载这些权重，定义网络并进行推断操作。在我的资源中可以找到一些基于 PyTorch 实现的模型，其余部分则来自多个开源项目中的实现。 消息更新日期为2021年4月26日 。最近添加了 Inceptio 模型。
     
  • TensorRT：一个用于NVIDIA GPU和深度学习加速器的高性能推理C++库
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    TensorRT是由NVIDIA开发的一款高性能C++库，专为在GPU及深度学习加速器上进行高效的深度学习模型推理而设计。 该存储库包含NVIDIA TensorRT的开源软件（OSS）组件。这些组件包括TensorRT插件和解析器（如Caffe和ONNX），以及演示如何使用TensorRT平台及其功能的应用示例。这些开源软件是TensorRT通用可用性版本中的部分内容，具有额外的功能扩展及错误修复。 对于向TensorRT-OSS代码库贡献的指南，请查阅相关文档。 有关于每个TensorRT-OSS版本新增特性和更新的信息摘要也已提供。 构建 先决条件： 要构建TensorRT-OSS组件，您需要安装以下软件包。首先需确保拥有TensorRT GA（通用可用性）版本v7.2.1。
     
  • TensorRT深度学习模型部署实战
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    《TensorRT深度学习模型部署实战》是一本专注于使用NVIDIA TensorRT进行高效深度学习模型优化与部署的技术书籍，适合AI开发者和研究人员提升生产环境下的模型性能。 现在为大家介绍一套新课程——深度学习-TensorRT模型部署实战。这套2022年4月推出的完整版视频教程包含代码与课件资源。 该课程分为四个部分： 第一部分：CUDA-驱动API精简，涵盖CUDA驱动API的使用、错误处理方法以及上下文管理技巧，并介绍其在开发中的位置和最佳实践。 第二部分：CUDA-运行时API精简。此章节将教授如何利用CUDA运行时API进行编程，重点在于简化操作并确保实用性。内容包括编写核函数以加速模型预处理（如仿射变换），掌握Yolov5后端处理的优化策略以及共享内存的应用技巧。 第三部分：TensorRT基础学习。这部分课程涵盖TensorRT的基础知识，包括如何编译和推理模型、使用ONNX解析器，并深入探讨ONNX结构及其编辑修改方法；同时还会讲解int8量化技术、插件开发流程及简化版插件开发策略以及动态shape的应用技巧。 第四部分：TensorRT高级应用。通过项目驱动的方式学习大量具体的深度学习案例，如分类器、目标检测等，掌握针对这些任务的封装技术和多线程技术，并了解框架设计的相关知识和技术细节。
     
  • 基于TensorRT的C++部署YOLOv10-GPU加速-C++源码与模型
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    本项目提供基于TensorRT的C++代码及预训练模型，实现YOLOv10在GPU上的高效推理，显著提升目标检测性能和速度。 NVIDIA TensorRT 是一款用于高性能深度学习推理的软件开发工具包（SDK），包含优化器和运行时组件，能够为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。近期，清华大学的研究人员提出了一种名为YOLOv10的目标检测方法，通过消除非极大值抑制、优化模型架构及引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，从而在实时目标检测领域带来了新的突破。 本段落将展示如何使用NVIDIA TensorRT的C++ API来部署YOLOv10模型，并实现推理加速。经过测试，该方法可以实现在2毫秒内完成推理过程；包括前后处理在内的整个流程仅需大约15毫秒左右。项目源码和模型文件也已提供。 以上内容去除了所有不必要的联系信息和其他非相关链接，保留了原意不变。
     
  • TensorRT模型部署实战课程-深度学习
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    本课程深入浅出地讲解如何使用TensorRT进行深度学习模型的优化与高效部署，适合希望提升推理速度的技术爱好者和开发者。 分享一套深度学习课程——《深度学习-TensorRT模型部署实战》，大家可以下载学习。
     
  • 基于MATLAB的加权无标度网络边权BBV模型演化实现
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    本文利用MATLAB软件实现了加权无标度网络中边权BBV（Betweenness-Bribery-Vertex）模型的演化过程，通过模拟分析探讨了该模型在网络结构演变中的作用和影响。 这段文字描述的是生成加权无标度网络边权演化模型的MATLAB源代码，希望对大家的学习研究有所帮助。